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numba numpy计算加速器 官方教程 GPU CUDA配置

官网:http://numba.pydata.org/官方教程:http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/user/5minguide.html因为我3.7版本的python(也有可能是其他因素影响)找不到numba.autojit加速了,所以想到官网看看到底发生了什么示例以下代码加速理想from numba import jitimport numpy a

深度学习中batch_size、epoch和iteration的含义

iteration:1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次;epoch:1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次,通俗的讲epoch的值就是整个数据集被轮几次。参考文章:深度学习中的batch、epoch、iteration的含义...

(d2l-ai/d2l-zh)《动手学深度学习》pytorch 笔记(3)前言(介绍各种机器学习问题)以及数据操作预备知识Ⅱ(线性代数、微分、自动求导)

开源项目地址:d2l-ai/d2l-zh教材官网:https://zh.d2l.ai/书介绍:https://zh-v2.d2l.ai/笔记基于2021年7月26日发布的版本,书及代码下载地址在github网页的最下面交流者论坛额外:https://distill.pub/(d2l-ai/d2l-zh)《动手学深度学习》pytorch 笔记(1)(序言、pytorch的安装、神经网络涉及符号)(d

昇腾服务器:模型量化、W8A8量化、稀疏量化(量化是什么?为什么要做量化?)(模型权重、模型激活、模型剪枝、压缩模型压缩)Atlas 800I A2、Atlas 300I DUO

为什么要做量化?在实际应用中,尤其是在部署到资源有限的环境(如移动设备、边缘计算设备或特定的服务器硬件)时,模型的大小和计算速度至关重要。量化技术能够在保证模型性能基本不变的情况下,大幅度降低内存占用和计算资源的需求。

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#剪枝#算法#机器学习
【深度学习的数学】交叉熵公式如何推导?

使用最小二乘法的二次代价函数作为损失函数由于存在计算收敛时间长的情况,人们引入了交叉熵函数,利用交叉熵和sigmoid函数,可以消除sigmoid函数的冗长性,提高梯度下降法的计算速度,那么,交叉熵函数是如何推导出来的呢?...

(d2l-ai/d2l-zh)《动手学深度学习》pytorch 笔记(2)前言(介绍各种机器学习问题)以及数据操作预备知识Ⅰ

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C语言fputs()函数(把字符串写入到指定的流 stream (文件指针)中)

C 标准库 - <stdio.h>注意:fgets和fputs是字符串读写,fread和fwrite是数据块读写文章目录描述声明参数返回值实例描述C 库函数 int fputs(const char *str, FILE *stream) 把字符串写入到指定的流 stream 中,但不包括空字符。声明下面是 fputs() 函数的声明。int fputs(const char *str

#c语言#开发语言
Intel Realsense D435 python(Python Wrapper)example00: streaming using rs.pipeline(将深度图像转换成ASCII字符显示)

example00: streaming using rs.pipelinehttps://github.com/IntelRealSense/librealsense/tree/development/wrappers/python#streaming-using-rspipeline# First import the libraryimport pyrealsense2 as rs...

【opencv4】opencv视频教程 C++(opencv教程)2、加载imread()(以灰度加载),修改,保存图像

[opencv_C++] 入门强推!!!【B站最全】文章目录加载、修改、保存图像加载图像(用cv::imread)加载图像参数显示图像 (cv::namedWindos 与cv::imshow)修改图像 (cv::cvtColor)保存图像(cv::imwrite)图像加载、修改、保存的代码演示加载、修改、保存图像加载图像(用cv::imread)加载图像参数#include <opencv

#opencv#计算机视觉#c++
牛客 华为机试(我的代码记录)

https://www.nowcoder.com/ta/huawei编译器信息版本:clang++3.9,采用c++11标准,编译的时候采用-O2级优化,支持万能头文件 <bits/stdc++.h>。输入输出处理1. 核心代码模式处理不需要处理任何输入输出,直接返回值即可。2. ACM 模式你的代码需要处理输入输出,请使用如下样例代码读取输入和打印输出:#include <io

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